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Enregistrement W4200202705 · doi:10.34172/ijhpm.2021.172

Donations Made and Received: A Study of Disclosure Practices of Pharmaceutical Companies and Patient Groups in Canada

2021· article· en· W4200202705 sur OpenAlexafffundabout
Joel Lexchin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Policy and Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNovo Nordisk CanadaJohnson and JohnsonArthritis SocietyDiabetes CanadaLung Health FoundationOvarian Cancer CanadaSanofiGilead SciencesHeart and Stroke Foundation of CanadaGlaxoSmithKlineAstraZenecaEli Lilly and Company
Mots-clésBusinessPublic relationsMarketingFamily medicineAccountingMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the increasing role of patient groups in pharmaceutical policy-making in Canada, this observational study was undertaken to determine whether companies that are members of Innovative Medicines Canada (IMC) list, on their publicly available websites, the names of patient groups that they make donations to and reciprocally, whether patient groups publicly list the names of the companies that they receive donations from. Websites of IMC members were searched for the names of the patient groups receiving donations, value of the donations and year the donations were made. The website of each patient group that was listed as receiving a donation was then searched for information about the name of companies making donations along with the value of the donations, year the donations were made and percent of the patient groups' income represented by the donation. For donations over $50 000, an attempt was made to match donations that companies made to donations that patient groups received. Eleven of 44 IMC members reported making 165 donations to 114 different patient groups. Seventy-nine of these 114 groups reported receiving 373 donations from IMC members. Information about the value of donations, the year that they were given and received and the percent of patient groups' income that they represented was limited. Donations made and received could not be matched because of the absence of information about the donations. Reporting on websites about donations by both companies and patient groups in Canada is haphazard, inconsistent and incomplete. Reforms are need to both the way that companies and patient groups report donations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,348
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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